哪种 NumPy 赋值方法会调用内存分配?

Susan Sarandon
发布: 2024-10-22 11:17:02
原创
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Which NumPy Assignment Method Invokes Memory Allocation?

探索 NumPy 中的赋值方法:何时发生内存分配

使用 NumPy 数组时,了解不同的赋值方法对于高效进行至关重要以及正确的数据处理。在这里,我们研究了三种常见的方法:B = A、B[:] = A 和 numpy.copy(B, A),突出显示它们各自的行为。

方法 1:B = A

此赋值将新变量名称 B 绑定到 A 引用的现有数组对象。请注意,这不会创建新数组,而是为原始对象建立别名。因此,对 B 或 A 所做的任何修改都会反映在这两个变量中。

方法 2:B[:] = A(且 B[:]=A[:])

此分配主动将数组 A 中的值复制到现有数组 B 中。此复制过程要求两个数组共享相同的形状才能成功。需要注意的是,使用 B[:] = A[:] 执行相同的操作。

方法 3:numpy.copy(B, A)

这个其给定形式的语法不正确,最有可能是 B = numpy.copy(A)。此方法生成一个新的数组对象,其中包含从 A 到 B 的值的副本。与之前的方法不同,它创建一个不同的数组,而不是修改现有数组。这意味着对 B 所做的任何更改都不会直接影响 A。

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